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Python强化学习实战:应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习(英文版) 评分:

强化学习是一种重要的机器学习方法,在智能体及分析预测等领域有许多应用。本书共13章,主要包括强化学习的各种要素,即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库;Anaconda、Docker、OpenAIGym、Universe和TensorFlow等安装配置;马尔可夫链和马尔可夫过程及其与强化学习问题建模之间的关系,动态规划的基本概念;蒙特卡罗方法以及不同类型的蒙特卡罗预测和控制方法;时间差分学习、预测、离线/在线策略控制等;多臂赌博机问题以及相关的各种探索策略方法;深度学习的各种基本概念和RNN、LSTM、CNN等神经网络;深度强化学习算法DQN,以及双DQN和对抗网络体系结构等改进架构;DRQN以及DARQN;A3C网络的基本工作原理及架构;策略梯度和优化问 题;*后介绍了强化学习的*新进展以及未来发展。
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softgirl_2011 英文版,不要下载啊。。。
2019-07-17
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